정보처리기사 실기

시스템 카탈로그란 시스템 그 자체에 관련된 정보를 담고 있는 시스템 데이터베이스입니다. 카탈로그들이 생성되면 데이터 사전에 저장되기 때문에 좁은 의미로는 카탈로그를 데이터 사전이라고도 합니다. 메타 데이터란 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 의미합니다. 메타 데이터의 유형에는 다음 3가지가 있습니다. - 데이터베이스 객체 정보 : 테이블, 인덱스, 뷰 등의 구조 및 통계 정보 - 사용자 정보 : 아이디, 패스워드, 접근 권한 등 - 테이블의 무결성 제약 조건 정보 : 기본키, 외래키, NULL 값 허용 여부 등 - 기타 : 함수, 프로시저, 트리거 등에 대한 정보 데이터 디렉토리는 데이터 사전에 접근하는 데 필요한 정보를 관리하는 시스템입니다. - 시스템 카탈로그 : 사용자, 시스템 모두 접근 가능 - 데..

이상 (Anomaly) 이상이란 데이터 중복이 발생하고, 이 중복으로 인해 문제가 발생하는 현상을 의미합니다. ★ 이상의 종류에는 다음 3가지가 있습니다. - 삽입 이상 : 데이터 삽입 시 의도하지 않은 값들도 삽입 - 삭제 이상 : 데이터 삭제 시 의도하지 않은 값들도 삭제 - 갱신 이상 : 데이터 갱신 시 일부만 갱신 함수적 종속 어떤 테이블 R에서 R의 속성 집합의 부분 집합 X와 Y가 있다고 합시다. 속성 X의 값 각각에 대해 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 X와 Y는 함수적 종속 관계가 됩니다. 이 때, 아래의 표현들은 모두 같은 표현입니다. - Y는 X에 함수적 종속 - X가 Y를 함수적으로 결정 - X는 결정자, Y는 종속자 - X → Y 함수적 종속의 종류 1. 완전 함..

관계대수 - '원하는 정보'와 그 정보를 검색하기 위해 '어떻게 유도하는가'를 기술 - 피연산자와 연산 결과 모두 릴레이션 - 절차적 순수 관계 연산자 일반 집합 연산자 σ Select 조건을 만족하는 튜플을 출력 ∪ 합집합 UNION 두 릴레이션의 튜플 합집합 (중복 제거) π Project 조건을 만족하는 속성을 출력 ∩ 교집합 INTERSECTION 두 릴레이션의 튜플 교집합 ⋈ Join 두 릴레이션을 교차곱을 한 다음 Select 공통 속성을 중심으로 릴레이션 합치기 － 차집합 DIFFERENCE 두 릴레이션의 튜플 차집합 ÷ Division 두 릴레이션 X⊃Y일 때, Y의 속성값과 겹치는 걸 제외한 속성만 출력 ★ × 교차곱 CARTESIAN PRODUCT 두 릴레이션의 튜플들의 순서쌍을 출력 ..

관계형 데이터베이스의 제약 조건에는 다음 두 가지가 있습니다. 1. 키 (Key) 2. 무결성 (Integrity) 키 (Key) 키는 DB에서 조건을 만족하는 튜플을 찾을 때 기준이 되는 속성입니다. 키의 종류에는 다음 5가지가 있습니다. 후보키 / 기본키 / 대체키 / 슈퍼키 / 외래키 1. 후보키 - 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성들의 부분집합 - 유일성과 최소성을 만족하는 속성들 2. 기본키 - 후보키 중 특별히 선정된 주키 - 중복된 값을 가질 수 없음 - NULL값을 가질 수 없음 3. 대체키 - 기본키를 제외한 나머지 후보키 4. 슈퍼키 - 속성들의 집합으로 구성된 키 - 유일성은 만족하지만 최소성은 만족하지 않는 속성 - 한 릴레이션 내에 있는 모든 튜플들 중 슈퍼키로 구성된 속성의 ..

관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 코드(E. F. Codd)에 의해 처음 제안되었으며, '릴레이션'이라는 2차원 표를 이용한다는 것이 큰 특징입니다. 즉 개체는 개체 릴레이션으로, 관계는 관계 릴레이션으로 존재합니다. 릴레이션 구조 - 튜플 : 릴레이션 각각의 행 / 속성의 모임으로 구성 / '레코드'에 해당 - 속성 : '데이터 항목', '데이터 필드'에 해당 - 도메인 : 하나의 속성이 취할 수 있는 원자값들의 집합 - 릴레이션 스키마 - 릴리에션 인스턴스 튜플의 수 속성의 수 카디널리티 ★ 기수 대응수 차수 디그리 ★ 관계형 데이터 모델 관계형 데이터 모델은 2차원 표를 이용해 데이터 관계를 정의하는 DB 구조입니다. 계층 모델과 망 모델을 단순화시킨 모델로, 관계형 모델의 대표적인 언어는 ..

E-R 모델 Entity-Realtionship, 개체 - 관계 E-R 모델은 피터 첸이 제안한 것으로, 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적 데이터 모델로 표현한 것입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 개체 타입(Entity Type)과 관계 타입(Relationship Type)을 사용합니다. E-R 다이어그램으로 표현하며, 일 대 일, 일 대 다, 다 대 다 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있습니다. E-R 다이어그램 구성요소 사각형 마름모 타원 이중 타원 밑줄 타원 복수 타원 관계 선 개체 타입 관계 타입 속성 다중값 속성 기본키 속성 복합 속성 개체 간 관계 링크

식별자 식별자는 하나의 개체 내에서 인스턴스를 유일하게 구분하는 구분자입니다. 모든 개체는 적어도 1개 이상의 식별자를 반드시 가져야 합니다. 식별자는 다음과 같이 분류할 수 있습니다. 분류 식별자 내용 대표성 주 식별자 개체를 대표하는 단 1개의 식별자 보조 식별자 주 식별자가 아닌 나머지 식별자 스스로 생성 내부 식별자 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자 외부 식별자 외부 개체의 식별자를 가져와 사용하는 식별자 단일 속성 단일 식별자 주 식별자가 1가지 속성으로만 이뤄질 때 복합 식별자 주 식별자가 2가지 이상의 속성으로 이뤄질 때 대체 원조 식별자 가공되지 않은 원래의 식별자 대리 식별자 복합 식별자의 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자 이 때, 주 식별자와 보조 식별자를 합친 것을 후..

데이터 모델 데이터 모델 데이터 모델은 현실 세계의 정보들을 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형입니다. DB 설계 과정에서 데이터의 구조(Shema)를 논리적으로 표현하기 위해 사용되기도 합니다. 데이터 모델 종류 - 개념적 데이터 모델 : 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현한 것 (E-R 모델) - 논리적 데이터 모델 : 개념적 구조를 컴퓨터에 맞게 변환한 것, 일반적 의미의 데이터 모델 (관계 모델 / 계층 모델 / 네트워크 모델) 데이터 모델에 표시할 요소 - 구조 (Structure) ★ - 연산 (Operation) ★ - 제약 조건 (Constraint) 데이터 모델 구성 요소 - 개체 (Entity) - 속성 (Attirbute) - 관계 (Relationship) 데이터 모..

데이터베이스 설계 시 고려사항 무결성 / 일관성 / 회복 / 보안 / 효율성 / 확장 데이터베이스 설계 순서 1) 요구 조건 분석 : 요구 조건 명세서 2) 개념적 설계 ★★ : 개념 스키마 / 트랜잭션 모델링 / E-R 모델 (정보 모델링) 3) 논리적 설계 ★★ : 논리 스키마 / 트랜잭션 인터페이스 설계 / 목표 DBMS에 맞는 스키마 설계 (데이터 모델링) 4) 물리적 설계 ★★ : 저장 레코드 양식 설계 / 레코드 집중의 분석 및 설계 / 접근 경로 설계 5) 구현 : DDL을 이용해 DB 생성 / 트랜잭션 작성 (데이터 구조화)

데이터저장소 데이터저장소는 데이터들을 조직하고 구축한 것을 의미합니다. 데이터저장소의 종류에는 아래 2가지가 있습니다. - 논리 데이터저장소 - 물리 데이터저장소 데이터의 독립성의 종류에는 아래 2가지가 있습니다. - 논리적 독립성 : 응용 프로그램과 데이터베이스를 독립 - 물리적 독립성 : 응용 프로그램과 물리적 장치를 독립 데이터베이스 (DB) 데이터베이스는 여러 사람들과 공동으로 사용할 데이터를 통합하여 운영하는 운영 데이터입니다. 즉 데이터베이스는 다음과 같은 키워드로 정의할 수 있습니다. - 통합된 데이터 - 저장된 데이터 - 운영 데이터 - 공용 데이터 ★ 스키마(Schema)란 DB의 구조와 제약조건을 명세한 것입니다. 종류는 아래 3가지가 있습니다. - 외부 스키마 : 사용자의 입장에서 필..